优化Vuepress站点首次访问速度

背景

作为一位技术博主，我维护着一个基于vuepress搭建的静态站点博客。然而，我发现在用户首次访问页面时，一些静态文件（如css、js和图片）加载速度较慢，给用户体验带来了一定的影响。为了改善这个问题，我决定通过优化Nginx的配置来提升网页的第一次访问速度。

解决过程

在解决这个问题之前，我首先了解了Nginx的一些常用配置项，并深入研究了与性能优化相关的配置项。经过调研和实践，我主要调整了以下几个Nginx的配置项：开启http2、缓存、gzip、sendfile、sendfile_max_chunk、tcp_nopush和tcp_nodelay。

Reactor核心特性

Reactor 项目的主要工件是 reactor-core​ ，这是一个专注于 Reactive Streams 规范并针对 Java 8 的反应式库。

Reactor 引入了可组合的反应类型，它实现了 ​Publisher​ ，但也提供了丰富的运算符词汇： ​Flux​ 和 ​Mono​ 。 ​Flux​ 对象表示 0..N 个项目的反应序列，而 ​Mono​ 对象表示单值或空 (0..1) 结果。

Tree-of-Thought

来自普林斯顿大学和Google DeepMind研究人员提出了一种全新的语言模型推理框架——「思维树」（ToT Tree-of-Thought）。 ToT将当前流行的「思维链」方法泛化到引导语言模型，并通过探索文本（思维）的连贯单元来解决问题的中间步骤。 "Tree of Thoughts"(ToT)，通过提供具有连贯性的文本单元("thoughts")的探索，使语言模型能够进行有意识的决策过程， 考虑多个不同的推理路径并自我评估选择以决定下一步行动。

为Giscus增加邮件通知功能

我的Blog是基于VuePress搭建的，评论使用的是Giscus。而Giscus 是一个基于 GitHub Discussion 的评论系统， 目前我在使用Giscus时遇到的最大的问题是，当有人在我的博客上进行评论的时候，我作为博客拥有者，并不能够收到相关的通知， 即便我在Github上设置GitHub Discussion相关的通知，我也只能当用户为新的文章创建第一条评论的时候收到邮件通知， 后续的delete、edit等操作，经过我实际测试是收不到邮件通知的。不排除未来Github的功能改进，但是至少在现阶段没有解决这个问题。

借助chatgpt帮助我们阅读论文

早期我阅读一些论文的时候，经常是边读论文边Google，很多的时候相对比较麻烦。而且很多的时候在搜索资料的过程中， 就太发散了，导致需要花费不少精力在重新聚焦到之前的关注点上。而如今借助chatgpt类工具，现在阅读论文的效率就快了 不少了。

工具集

我自己在阅读论文的时候，经常使用的工具有如下2个：

响应式编程简介

Reactor文档：Reactor 3 Reference Guide (projectreactor.io)

下载youtube视频和视频字幕文件

如果您想下载YouTube视频的字幕，downsub.com是一个非常方便的在线工具。本文将介绍如何使用downsub.com网站下载YouTube视频和字幕。

步骤1：复制YouTube视频的URL地址

马洛斯需求金字塔

是由美国心理学家亚伯拉罕·马洛斯（Abraham Maslow）于20世纪50年代提出的一种需求层次理论。该理论认为人类的需求可以分为五个层次，每个层次的需求都需要先满足下一个层次的需求才能得到满足。这五个层次分别是：

1. 生理需求：包括食物、水、空气、住所、睡眠、性欲等基本的生存需求。
2. 安全需求：包括安全的住所、稳定的工作、健康的环境、社会保障等基本的安全需求。
3. 社交需求：包括友情、爱情、社交关系等社交需求。
4. 尊重需求：包括自尊、他人尊重、成就感等需要得到尊重的需求。
5. 自我实现需求：包括追求个人目标、发挥个人才能、实现自我价值等更高级别的需求。

可观测性

可观测性是指在一个系统中，我们可以通过一系列的工具、技术和方法来获取对系统运行状态的深入洞察和理解。它包括了日志、指标、追踪等多种手段，可以帮助开发人员和运维人员更好地理解系统的行为，及时发现和解决问题，提高系统的可靠性和可维护性。 日常的日志和监控是可观测性的两个重要组成部分，但并不等同于可观测性。日志是记录系统运行过程中发生的事件和状态的文本记录，可以帮助我们了解系统的运行情况和问题发生的原因；监控是通过定期收集系统的指标数据，对系统的运行状态进行实时监控，以便及时发现和解决问题。而可观测性不仅包括了日志和监控，还包括了追踪、分布式跟踪、异常检测等多种手段，通过这些手段，我们可以更全面地了解系统的运行情况，及时发现和解决问题，从而提高系统的可靠性和可维护性。

P=NP?

在计算机科学中，有一个问题叫做P=NP问题，它是一个非常重要的问题，也是一个非常困难的问题。P=NP问题的提出可以追溯到上世纪70年代，当时，计算机科学家们发现，在很多实际的计算问题中，我们可以很容易地验证一个解是否正确，但是却很难找到这个解。这就引出了一个问题：是否存在一种算法，可以在多项式时间内找到这个解呢？

为了更好地理解P=NP问题，我们需要先了解一下两个概念：P和NP。